برای پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده با استفاده از پایتون، می‌توانید از کتابخانه‌ها و ابزارهای مختلفی استفاده کنید. در زیر توضیحاتی در مورد استفاده از پایتون برای پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده آورده شده است:

1. استفاده از کتابخانه Pandas: Pandas یک کتابخانه قدرتمند برای پردازش و تحلیل داده‌ها در پایتون است. این کتابخانه امکان مدیریت داده‌های بزرگ و پیچیده را فراهم می‌کند و از ابزارهای مختلفی برای تحلیل داده‌ها و انجام عملیات مختلف مانند فیلترینگ، ترکیب داده‌ها، و تبدیل داده‌ها پشتیبانی می‌کند.

2. استفاده از کتابخانه NumPy: NumPy یک کتابخانه عملیاتی برای پایتون است که امکان انجام عملیات عددی بر روی داده‌های بزرگ را فراهم می‌کند. این کتابخانه از آرایه‌ها و ماتریس‌ها برای ذخیره و پردازش داده‌ها استفاده می‌کند و امکان انجام عملیات مانند جمع، ضرب، و تحلیل آماری را فراهم می‌کند.

3. استفاده از کتابخانه Dask: Dask یک کتابخانه برای پردازش داده‌های بزرگ موازی در پایتون است. این کتابخانه امکان ایجاد و مدیریت داده‌های بزرگ بر روی یک سری از کامپیوترها یا سرورها را فراهم می‌کند و امکان انجام عملیات پیچیده بر روی این داده‌ها را فراهم می‌سازد.

4. استفاده از کتابخانه TensorFlow یا PyTorch: اگر با مسائل یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مواجه هستید، می‌توانید از کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch برای پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده استفاده کنید.

با استفاده از این ابزارها و کتابخانه‌ها، می‌توانید داده‌های بزرگ و پیچیده را به صورت موثر و کارآمد پردازش کرده و تحلیل‌های مورد نیاز خود را انجام دهید.